线性回归

神经网络实验3-线性回归

ML4T - 第7章第8节利用LR预测股票价格走势Predicting stock price moves with Logistic Regression目录一、Load Data 加载数据二、Define cross-validation parameters 定义交叉验证参数

【手撕机器学习 04】手撕线性回归：从“蒙眼下山”彻底理解梯度下降摘要：理论的终点是代码。本文将带你手撕第一个、也是最重要的机器学习算法——线性回归。我们将从“蒙眼下山”的生动比喻和可交互的流程图出发，让你彻底理解驱动现代AI的优化神器——梯度下降法的原理。然后，再用纯NumPy代码一步步实现它，并用动画展示模型“学习”的全过程。

random.shuffle()函数随机打乱数据之前学习了一些random系列的简单用法，比如random.gauss()函数和numpy.random.normal()函数生成正态分布随机数，这些数据都是随机生成的，有时候，如果数据本身有规律，我们想让它们被随机读取，这时候就会用到random.shuffle()函数。

机器学习：线性回归线性回归是一种强大但有限制性的算法。当特征与整体的目标值呈现较强的线性关系时，可以使用线性回归进行拟合。但是需要说明，线性回归中，“线性”指的是参数是线性的，不是特征必须是线性的。例如： y = w 1 x 1 + w 2 x 2 + b ( 1 ) y=w_1x_1+w_2x_2+b\quad \quad\quad\quad\quad\quad(1) y=w1x1+w2x2+b(1) y = w 1 w 2 x 1 + w 3 x 2 + b ( 2 ) y=w_1w_2x_1+w_3x_2+b\qua

ML4T - 第7章第7节逻辑回归拟合宏观数据Logistic Regression with Macro Data目录一、Load Data 加载数据1.数据解释2.代码二、Data Prep 数据处理三、Fit Model 拟合模型

ML4T - 第7章第5节用线性回归预测股票回报Prediction stock returns with linear regression目录一、Load Data 加载数据二、Custom MultipleTimeSeriesCV 自定义时间序列交叉验证

ML4T - 第7章第4节线性回归统计 Linear Regression for Statistics目录一、Load Data 加载数据二、Explore Data 探索数据三、OLS analysis 普通最小二乘分析

pytorch基本运算-torch.normal()函数输出多维数据时，如何绘制正态分布函数图前序学习进程中，已经对使用PyTorch模块的normal()函数绘制正态分布函数图进行了初步探索。但很显然，这里的探索只是让torch.normal()函数生成了满足正态分布的一维数据。但实际上torch.normal()函数可以生成多维度的正态分布随机数，此时应该如何绘制随机数分布图，这就是本次学习的目标。

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电商机器学习线性回归：基于 Python 电商数据爬虫可视化分析预测系统在电子商务蓬勃发展的数字化时代，电商平台积累了海量商品与用户行为数据，但传统营销策略难以满足消费者个性化需求。本项目设计实现了一套基于 Python 的电商爬虫可视化分析预测系统，通过Django+Vue 前后端分离架构，整合数据采集、可视化分析、机器学习预测及数据管理等核心能力。系统依托淘宝爬虫获取实时商品数据，借助 Echarts 等工具实现数据直观呈现，通过线性回归算法预测用户购买行为，最终为电商企业提供精准营销决策支持与个性化服务方案，助力提升用户体验与销售增长。

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机器学习-单因子线性回归回归分析：根据数据，确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。python实现：generated_data.csv文件内容展示：

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机器学习-多因子线性回归以Income、House age、Numbers Of Rooms、Population、Area为输入变量，建立多因子模型，预测合理房价price，评估模型表现。

基于多元线性回归、随机森林与神经网络的农作物元素含量预测及SHAP贡献量分析在本任务中，我们拥有一组关于农作物及其对应根系土的数据。数据包含土壤中各种元素的数值型测量值（自变量）以及农作物中两种特定元素的含量（因变量）。我们的核心目标是：

从机器学习的角度实现 excel 中趋势线：揭秘梯度下降过程在 Excel 中，我们只需右键 → 添加趋势线，一条完美的直线就出现了。它快得像魔法，但魔法背后，是数学的严谨。

scikit-learn/sklearn学习|广义线性回归损失函数的基本表达式前序学习进程中，学习了scikit-learn/sklearn学习|广义线性回归 Logistic regression的三种成本函数，这里先回过头来认识一下广义线性回归的损失函数。

机器学习基础-day03-机器学习中的线性回归为什么要学习微积分？在机器学习和深度学习中，需要衡量预测的结果和实际结果的一个差异，使用一个叫损失函数的数学打分器比对。损失函数越小，表示结果预测的准；损失函数越大表示结果预测的不准。

机器学习基础-day04-数学方法实现线性回归上述内容因为不考虑b的问题，实际上不是完整的线性回归，本章考虑b的因素，实现一个完整的且结构最简单的线性回归问题。

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皮尔逊相关（Pearson）和斯皮尔曼相关（Spearman）显著性检验检验方法：T检验（t-test）皮尔逊相关系数的显著性检验，通常用t检验。你用 scipy.stats.pearsonr 计算相关系数时，返回的p值就是t检验的结果。

Day19_【机器学习—线性回归 (2)—损失函数、梯度下降法】线性回归的目标是找到一条最佳拟合直线，而“最佳”是由损失函数定义的，优化过程就是最小化这个损失函数。损失函数：衡量真实值与预测值之间差异的函数，也叫代价函数、成本函数、目标函数

做科研的周师兄

【机器学习入门】5.4 线性回归模型的应用——从CO₂浓度预测学透实战全流程线性回归不是纸上谈兵的公式，而是能解决真实问题的实用工具。当我们关注全球气候变暖时，如何预测未来大气中 CO₂浓度的变化？当企业规划生产时，如何根据历史数据预测下月销量？这些 “连续值预测” 问题，都能通过线性回归找到答案。